Prevalence and Risk Factors of Metabolic-Associated Fatty Liver Disease in Children with Down Syndrome at a Tertiary Care Center
Notice bibliographique
Résumé
Background: The global rise of metabolic-associated fatty liver disease (MAFLD) in children is particularly concerning in high-risk groups such as those with Down Syndrome (DS), who have an elevated risk of obesity and insulin resistance. Despite increasing recognition of MAFLD in pediatric populations, data on its prevalence and risk factors among children with DS in Canada remain limited. Method: This retrospective study reviewed medical records of children with DS at the CHEO Down Syndrome Clinic (2013–2023). A diagnosis of MAFLD required evidence of hepatic steatosis on imaging, lab markers, or biopsy, along with the presence of metabolic risk features. Demographic, laboratory, and diagnostic data were analyzed. Results: Among 503 children with DS (231 females, 271 males; median age: 172 months), 54 (10.7%) had MAFLD. The MAFLD group was older (median age: 205 vs. 163 months, p = 0.0002) and had higher BMI (31.39 vs. 20.5, p < 0.0001). Most cases (47/54) were diagnosed via ultrasound, and 49/54 met MAFLD criteria due to excessive adiposity. Lab results showed a median ALT of 35 U/L, triglycerides of 4.4 mmol/L, and LDL cholesterol of 2.59 mmol/L. FibroScan in 13 children revealed a median transient elastography of 5.3 kPa. BMI was the strongest predictor of MAFLD (OR: 1.2, 95% CI: 1.1–1.2). Conclusions: The DS clinic-based prevalence of MAFLD underscores the need for proactive screening and early intervention. BMI was the strongest predictor, emphasizing targeted management strategies. Further research is needed to refine diagnostic approaches and improve outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».